В современности информационные технологии все глубже проникают во все сферы жизни человека. С течением времени техника развилась настолько, что постепенно начала заменять работников на производстве.
В последние несколько лет стал активно вводиться термин machine learning. Это – англоязычный термин, в русском языке его часто заменяют словосочетанием “машинное обучение”. Появление такой технологии стало возможным благодаря развитию информационной сферы и работе над искусственным интеллектом.
Современные технологии внедряются на производство медленно – только небольшая часть компаний готова воспользоваться достижениями науки в области изучения искусственного интеллекта. Прежде чем начинать движение в этом направлении, стоит узнать, что такое machine learning и как его можно использовать.
Под машинным обучением понимают объединение множества методов, отличающихся от стандартных тем, что в них главным является не получение прямого решения задачи, а процесс обучения её выполнению разными способами. В последующем изученные методы применяются для решения большого количества аналогичных задач.
Машинное обучение как раздел информационных технологий появился не так давно – с момента разделения науки о нейросетях на две половины. Сегодня доступно два вида машинного обучения:
Большая часть используемых при этом методов связана с извлечением и обработкой информации. Благодаря особенностям данной методики увеличивается скорость обработки информации.
Благодаря своим качествам machine learning как эта методика в последнее время стала активно использоваться в бизнесе. Машинное обучение – один из эффективных способов автоматизации процессов обработки данных. Как правило, применяется там, где участие человека в производственных и информационных процессах сведено к минимуму. Оно активно используется для настройки рекламы в интернете под пожелания пользователя, в некоторых социальных сетях для оптимизации и повышения совместимости техники с потребностями человека (в смартфонах, умных часах).
Lets get acquainted! We will throw off intro materials about us and Data products. We promise - no spam ;)